DBMS > CrateDB vs. Datastax Enterprise vs. EsgynDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften CrateDB vs. Datastax Enterprise vs. EsgynDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

DataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Wide Column Store

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Suchmaschine
Vektor DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,69
Rang	#226	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#11	Vektor DBMS

Punkte	4,82
Rang	#65	Overall
	#4	Wide Column Stores

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

cratedb.com

www.datastax.com/products/datastax-enterprise

www.esgyn.cn

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

docs.datastax.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Crate

DataStax

Esgyn

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

2011

2015

2004

Aktuelle Version

5.8.1, August 2024

6.8, April 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing.

Implementierungssprache

Java

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

Linux
OS X

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

Propriätäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language)
TinkerPop Gremlin

with DSE Graph

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

no "single point of failure"

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing

Multi-source replication between multi datacenters

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Immediate Consistency
Tunable Consistency

consistency level can be individually decided with each write operation

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to...
» mehr

Competitive advantages

Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache...
» mehr

Typical application scenarios

Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able...
» mehr

Key customers

Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and...
» mehr

Market metrics

Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top...
» mehr

Licensing and pricing models

Annual subscription
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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How We Designed CrateDB as a Realtime SQL DBMS for the Internet of Things
29. August 2017, The New Stack

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19. Februar 2024, PR Newswire

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31. Mai 2024, Data Center Knowledge

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15. Mai 2024, VentureBeat

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16. Mai 2024, IT Brief Asia

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15. Mai 2024, Business Wire

DataStax acquires the startup behind low-code AI builder Langflow
4. April 2024, TechCrunch

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